Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
Nunes, G. M. |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Centro Universitário da FEI, São Bernardo do Campo
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/460
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Resumo: |
O reconhecimento de poses e gestos pode ser usado como um sistema de interação entre o motorista e o carro, diminuindo sua distração na hora de comandar as diversas interfaces que existem nos automóveis. Desta forma, o foco deste trabalho é estudar um descritor de objetos baseado em gradientes que seja capaz de caracterizar poses de mão e verificar qual é a melhor parametrização para um sistema automotivo. O Histogram of Oriented Gradients (HOG) foi escolhido devido a sua grande robustez para variações de luminosidade e por apresentar uma alta taxa de reconhecimento para pedestres, carros, entre outros. O estudo contribui com a criação de um banco de imagens de poses de mão em um ambiente totalmente escuro, iluminado apenas por luzes infravermelhas. Assim como a análise de 2 poses de mão distintas, descrevendo a melhor parametrização para o calculo do HOG. As poses de mão obtidas possuem variação conforme sexo, cor de pele, vestimentas (como blusas, relógios e luvas). A variação do veículo faz com que tenha-se fundos diferentes para as poses. Analisando do desempenho da variação dos parâmetros de cálculo do HOG (gama, gradiente, número de células, números de blocos e tipo de normalização) foi possível determinar que o melhor conjunto para a pose de mão aberta foi gama com valor 0.5, células de 14 x 14, cálculo do gradiente usando uma máscara 1-D centralizada [-1 0 1], normalização dos blocos usando a norma uniforme e agrupamento dos ângulos no cálculo do histograma em 6 grupos de 0 a 180 graus. Já, para o reconhecimento da pose de mão joia, têm-se gama com valor de 1, células de 16 x 16, cálculo do gradiente usando uma máscara 1-D centralizada [-1 0 1], normalização dos blocos usando a norma L1 e agrupamento dos ângulos no cálculo do histograma em 18 grupos de 0 a 360 graus |
